Paradigmes
Volume 8, Numéro 2, Pages 225-242
2025-03-30
Anticiper Le Chômage : Modèles Séries Chronologiques Et De Réseaux De Neurones Artificiels Pour Des Prévisons Innovantes Durant La Période (2000-2021)
Auteurs : Benayad Wafaa . Halimi Wahiba .
Résumé
Le chômage, véritable enjeu social et économique, requiert une analyse économique approfondie dans tous les pays sans exception. Nos résultats révèlent que l’application de techniques avancées d’apprentissage automatique, en particulier les modèles de réseaux neuronaux multicouches, a offert une compréhension supérieure des dynamiques économiques. Ces techniques surpassent les modèles de mémoire longue avec fluctuations fractionnaires ainsi qu’un réseau neuronal structuré. Notamment, le modèle FFBNN (2.2.10.1), utilisant la fonction d’activation TANSIG, a montré d’ecellents résultats en Algérie.
Mots clés
chômage, modèles de réseaux neuronaux synthétiques, modèles à mémoire longue, modèles de fluctuations fractionnaires intégrées, Algérie
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